李瑋
長沙學院 湖南 長沙 410000
引言:手勢識別作為先進人機交互技術的一項關鍵技術在現實社會中有廣泛的應用。近年來對低成本的手勢輸入設備的研究越來越廣泛,利用價格更為低廉的熱釋電紅外傳感器來設計手勢輸入系統,具有低數據量、數據處理簡單快捷的優點,對基本手勢數據易于分類,識別的精確度高。傳感器中價位低廉的熱釋電紅外傳感器多用于人體的檢測和定位中。Qi Hao 等人對基于熱釋電紅外傳感器的人體運動檢測進行了相關的研究并提出了一些人體檢測的算法[1]。R.Fuksis,M.Greitans 等人對熱釋電紅外傳感器在運動分析及遠程控制系統中的應用進行了研究[2]。本文采用了傳感器構建的手勢指令輸入平臺,通過分析進行手勢指令操作時的運動軌跡,提出了一種設計對應碼本,并利用碼本匹配法,來進行實時手勢的方向識別方法。
手勢輸入部分的硬件采用了無線傳感器網絡中的人體定位節點模塊來實現[3]。在一次指令操作中,手的運動可以分為三個過程:手掌從起點到達設備、手掌從設備上方劃過、手掌離開設備至回到起點。在設計之前確定一些約束條件:規定手臂自然下垂的位置為起始點;每次指令的手勢起始動作與終止動作應盡量保持一致;在感應區范圍內,以直線的方式進行移動,尤其是在斜向方向上,應盡量保持與水平方向呈45°的運動路徑。



采集80 組手勢輸入指令數據,指令隨機,并將每次動作對應運動方向記錄下來,各路傳感器輸出數據經過處理后,與標準碼本進行匹配,運行后得到匹配結果。由于各傳感器之間距離較近,在執行方向指令時可能會引起誤判為其他指令,如向右指令與右前指令在動作執行稍快的情況下,比較容易混淆。表1 列出了各個方向可能轉移的概率情況,各方向之間誤判的轉移概率按下式計算:
錯誤執行方向次數/實際執行方向次數

表1 向各方向的轉移概率
本文通過碼本匹配法,設計并實現了基于熱釋電紅外傳感器的手勢指令識別。不難看出,該方法具有快速便捷的特點。而誤判概率與用戶操作習慣有關,可以通過改善掩膜調制來降低。